Sztuczna inteligencja najlepiej spełnia swoje zadanie wtedy, gdy działa w tle: przyspiesza procedury, podnosi jakość obsługi i poprawia doświadczenia obywateli w kontaktach z państwem.
– Właśnie taką rolę pełni rodzina polskich modeli językowych PLLuM – wskazuje Radosław Nielek.
Choć narzędzie kojarzy się głównie z urzędami, korzystają z niego miliony Polaków. Najbardziej widocznym przykładem jest aplikacja mObywatel. Jej użytkownicy wysłali już do PLLuMa 1,17 mln wiadomości i przeprowadzili z nim ponad 730 tys. konwersacji. PLLuM odpowiada m.in. na pytania dotyczące: obsługi mObywatela i dodawania dokumentów, dowodów osobistych i paszportów, rejestracji i zbycia pojazdów.
PLLuM pojawia się także podczas codziennych interakcji z bankami oraz w komercyjnych rozwiązaniach dostawców.
Polski kontekst i bezpieczeństwo LLM
Dotychczas PLLuM przetwarzał tekst, jednak w NASK dobiegają końca prace nad wariantem multimodalnym, który ma zadebiutować jeszcze w tym roku. PLLuM będzie „widział”. To oznacza przede wszystkim ogromne uproszczenie wdrożeń i likwidację technologicznych barier. Dotąd analiza dokumentu czy zdjęcia wymagałamodeli pośredniczących, które najpierw opisywały obraz i zamieniały go na tekst. Nowy PLLuM bezpośrednio zinterpretuje np. skany dokumentów , zachowując przy tym polski kontekst kulturowy.
– Ułatwi to pracę instytucjom publicznym i firmom komercyjnym, znacznie poszerzając zakres zastosowań systemu – tłumaczy Radosław Nielek.
Na tle globalnych gigantów, PLLuM wyróżnia się precyzyjnym dopasowaniem do rodzimych realiów. Zamiast ścigać się na rozwiązywanie skomplikowanych problemów matematyczno-logicznych, polski model skupia się na specyfice języka, zwłaszcza urzędowego. Nie generuje kalek gramatycznych, obcych wtrąceń czy sztucznych neologizmów typowych dla zagranicznych narzędzi.
– Rozumie też niuanse kulturowe – wie choćby, czym polski pączek różni się od amerykańskiego. Istotnym atutem jest również pełna wiedza o zbiorach treningowych. Twórcy dokładnie znają dane, co wyklucza niebezpieczne treści i gwarantuje bezpieczeństwo. Dodatkowo mniejsza liczba parametrów sprawia, że utrzymanie i wdrożenie modelu jest znacznie tańsze niż w przypadku przewymiarowanych silników globalnych – wyjaśnia Radosław Nielek.
Kwestia halucynacji oraz generowania nieprawdziwych treści zależy bezpośrednio od konfiguracji wdrożenia. W mObywatelu model jest rygorystycznie instruowany, by odpowiadał zwięźle i trzymał się faktów. Gdy brakuje potwierdzenia w danych źródłowych, PLLuM wprost informuje, że nie zna odpowiedzi lub nie wie, jak daną sprawę załatwić, co minimalizuje ryzyko dezinformacji.
mObywatel i inne wdrożenia
Czy PLLuM może stać się fundamentem polskich usług publicznych AI? W ocenie szefa NASK już nim jest. Poza mObywatelem model jest używany m.in. w centralnych urzędach oraz samorządach w Łodzi, Poznaniu i Gdyni.
– Choć całkowite uniezależnienie się od potęg technologicznych nie jest realne ze względu na globalne łańcuchy dostaw sprzętu i krzemu, własny model daje Polsce strategiczną poduszkę bezpieczeństwa. Pozwala swobodnie nawigować między zewnętrznymi dostawcami i budować w kraju unikalne kompetencje inżynierskie – dodaje Radosław Nielek.
PAO
